本文是对Arthur Juliani在Medium平台发布的强化学习系列教程的个人中文翻译,该翻译是基于个人分享知识的目的进行的,欢迎交流!(This article is my personal t ...
发表时间: NeurIPS 文章要点:目前主流的offline RL的方法都是model free的,这类方法通常需要将policy限制到data覆盖的集合范围里 support ,不能泛化到没见过的状态上。作者提出Model based Offline Policy Optimization MOPO 算法,用model based的方法来做offline RL,同时通过给reward添加惩罚 ...
2021-10-21 10:42 0 129 推荐指数:
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Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了连续动作空间的深度强化学习算法。 开始正文之前,首先要弄清楚两个概念:Model-free 和 Model-based。引用 周志华老师 ...
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv: Learning, (2017) Abstract 我们提出了一系列用于RL的策略梯度方法,该方法在通过 ...
Proximal Policy Optimization Algorithms Updated on 2019-09-14 16:15:59 Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf TensorFlow Code from ...
Intro 2016年Schulman等人提出了Trust Region Policy Optimization算法。后来他们又发现TRPO算法在scalable(用于大模型和并行实现), data efficient(高效利用采样数据), robust(同一套超参,在大量不同的env上取得成功 ...
一、Attention与其他模型 1、LSTM、RNN的缺点:输入的Memory长度不能太长,否则参数会很多。 采用attention可以输入长Memory,参数不会变多。 2、Sequence ...
前言与参考 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9062306 文章是2018年5月提出的,但是到了2020年才发表到ACC 所以时间轴上写的 ...
信赖域策略优化(Trust Region Policy Optimization, TRPO) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文是John S., Sergey L., Pieter A., Michael J. ...